bio-single-cell-cell-annotation

用途：将已注释参考数据或预训练模型中的细胞类型标签转移到查询细胞，并配合置信度/拒绝步骤。主要能力：CellTypist（预训练逻辑回归，需log1p CP10K归一化）、SingleR（Spearman相关，支持剪枝）、Azimuth（监督PCA+锚点映射，需原始计数）、scANVI/scArches（半监督VAE，需原始计数）、scmap（最近质心，可显式未分配）。用法示例：Python中sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4)后sc.pp.log1p(adata)，再celltypist.annotate(adata, model='Immune_All_Low.pkl', majority_voting=True)；R中SingleR(test=sce, ref=ref, labels=ref$label.main, de.method='classic', fine.tune=TRUE)，或RunAzimuth(seurat_obj, reference='pbmcref')。限制：注释是假设而非测量，参考方法为封闭世界，新状态会被强制归入最近标签；标记基因依赖组织与平台；声称新细胞类型前须排除双细胞、低质量、批次与环境污染。拒绝阈值需按数据集校准，不可直接套用。